光晕对图像质量的影响和评估

20/23光晕对图像质量的影响和评估第一部分光晕成因分析：衍射、球差及像差等光学因素造成。 2第二部分光晕对图像质量影响：降低对比度、锐度及清晰度等。 4第三部分光晕评估方法概述：主观评价和客观评价两种方式。 6第四部分主观评价方法应用：观察者对图像质量进行打分或排序。 8第五部分客观评价方法应用：计算图像的均方根误差或峰值信噪比等。 12第六部分光晕评估标准制定：根据不同应用场景和要求制定标准。 15第七部分光晕校正技术研究：通过算法或光学手段降低光晕影响。 17第八部分光晕评估在图像处理中的意义：为图像质量优化和图像处理提供依据。 20

第一部分光晕成因分析：衍射、球差及像差等光学因素造成。关键词关键要点【衍射】：

1.衍射是光学成像系统中不可避免的现象，它是指光波在通过小孔或狭缝时发生衍射，导致光波的传播方向发生改变。

2.在光学成像系统中，衍射会导致图像中的点光源周围出现明亮的光环，称为衍射光环。衍射光环的强度随距中心点距离的增大而减小。

3.衍射光环的大小和形状取决于光圈的大小和形状。光圈越小，衍射光环越大；光圈越不规则，衍射光环的形状越不规则。

【球差】：

一、衍射

衍射是指光波遇到障碍物或孔径边缘时，其传播方向发生偏折的现象。当光线透过光圈时，由于衍射作用，光线会在光圈边缘发生弯曲，从而导致光晕的产生。光圈越小，衍射效应越强，光晕越明显。衍射光晕的强度与光圈的直径成反比，与光波的波长成正比。

二、球差

球差是指透镜或反射镜的焦距随光线入射角的不同而发生变化的现象。当光线不是垂直入射透镜或反射镜时，光线在透镜或反射镜表面的不同位置会发生不同的折射或反射，从而导致会聚光线或发散光线不能在一点会聚或发散。球差会导致光晕的产生，因为光线不能在一点会聚或发散，从而导致图像模糊不清。

三、像差

像差是指透镜或反射镜将光线会聚或发散到一点的性能不完善而产生的各种畸变。像差包括球差、彗差、像散、场曲、畸变和慧差等。像差会导致光晕的产生，因为光线不能在一点会聚或发散，从而导致图像模糊不清。

1.球差：球差是指透镜或反射镜对不同光线入射角度的光线的会聚或发散能力不同，导致光线不能在一点会聚或发散。球差会导致光晕的产生，因为光线不能在一点会聚或发散，从而导致图像模糊不清。

2.彗差：彗差是指透镜或反射镜的焦距随光线入射角的不同而发生变化的现象。彗差会导致光晕的产生，因为光线不能在一点会聚或发散，从而导致图像模糊不清。

3.像散：像散是指透镜或反射镜对不同光线入射角的光线的会聚或发散能力不同，导致光线不能在一点会聚或发散。像散会导致光晕的产生，因为光线不能在一点会聚或发散，从而导致图像模糊不清。

4.场曲：场曲是指透镜或反射镜的焦距随光线入射角的不同而发生变化的现象。场曲会导致光晕的产生，因为光线不能在一点会聚或发散，从而导致图像模糊不清。

5.畸变：畸变是指透镜或反射镜对不同光线入射角的光线的会聚或发散能力不同，导致图像变形。畸变会导致光晕的产生，因为光线不能在一点会聚或发散，从而导致图像模糊不清。

6.慧差：慧差是指透镜或反射镜对不同光线入射角的光线的会聚或发散能力不同，导致光线不能在一点会聚或发散。慧差会导致光晕的产生，因为光线不能在一点会聚或发散，从而导致图像模糊不清。第二部分光晕对图像质量影响：降低对比度、锐度及清晰度等。关键词关键要点对比度下降

1.光晕会产生散射效应，将图像中的光线从一个区域分散到另一个区域，从而降低图像的对比度。

2.由于光晕的出现，图像中的明暗区域之间的差异变小，导致图像看起来灰蒙蒙的，缺乏细节和层次感。

3.对比度的下降还会降低图像整体的清晰度，使图像看起来模糊不清。

锐度下降

1.光晕会导致图像中物体的边缘变得模糊不清，从而降低图像的锐度。

2.由于光晕的存在，图像中物体的细节和纹理变得不那么清晰可辨，从而降低了图像的视觉吸引力。

3.锐度的下降还会影响图像的整体质量，使图像看起来缺乏活力和生动性。

清晰度下降

1.光晕会降低图像的整体清晰度，使图像看起来模糊不清，缺乏细节和层次感。

2.光晕的存在导致图像中的物体变得难以辨认，影响图像的识别和理解。

3.清晰度的下降还会降低图像的整体美感，使其看起来缺乏视觉冲击力。光晕对图像质量影响：降低对比度、锐度及清晰度等

光晕是图像中的一种常见伪影，它会导致图像质量下降。光晕通常是由镜头缺陷或成像系统中的其他问题引起的。

1.对比度降低

光晕会导致图像对比度降低。这是因为光晕会使图像中相邻像素之间的亮度差异变得更小。例如，如果一个物体位于明亮的背景下，那么光晕会导致该物体与背景之间的亮度差异减小，从而使图像看起来更加平坦。

2.锐度降低

光晕还会导致图像锐度降低。这是因为光晕会使图像中的细节变得模糊。例如，如果一个物体具有锋利的边缘，那么光晕会导致该物体的边缘变得模糊，从而使图像看起来更加柔和。

3.清晰度降低

光晕还会导致图像清晰度降低。这是因为光晕会使图像中的物体变得难以辨认。例如，如果一个物体具有复杂的形状，那么光晕会导致该物体的形状变得模糊，从而使图像看起来更加混乱。

4.其他影响

除了降低对比度、锐度和清晰度之外，光晕还会对图像质量产生其他负面影响。例如，光晕会导致图像中的颜色变得失真，从而使图像看起来更加不自然。此外，光晕还会导致图像中的噪声变得更加明显，从而使图像看起来更加粗糙。

5.评估光晕对图像质量的影响

光晕对图像质量的影响可以通过多种方法评估。一种常见的方法是使用对比度、锐度和清晰度等指标来量化光晕对图像质量的影响。另一种常见的方法是使用人眼主观评价光晕对图像质量的影响。

6.减少光晕的影响

有许多方法可以减少光晕的影响。一种常见的方法是使用光圈来控制镜头的光学性能。另一种常见的方法是使用去光晕滤镜来减少光晕对图像质量的影响。此外，还可以通过调整图像处理算法来减少光晕的影响。

7.结论

光晕是图像中的一种常见伪影，它会导致图像质量下降。光晕通常是由镜头缺陷或成像系统中的其他问题引起的。光晕对图像质量的影响可以通过多种方法评估。有许多方法可以减少光晕的影响。第三部分光晕评估方法概述：主观评价和客观评价两种方式。关键词关键要点【主观评价】：

1.主观评估是一种基于人类观察者对图像质量的感知和判断的评估方法，反映人眼观察到的图像质量。

2.主观评估常采用等级评分法、比较法、配对比较法、平均意见分数法等方法进行。

3.主观评价的结果容易受观察者个人主观因素的影响，导致评估结果具有一定的不确定性和差异性。

【客观评价】：

光晕评估方法概述：主观评价和客观评价两种方式

光晕现象会对图像质量产生不利影响，因此需要对光晕现象进行评估。光晕评估方法主要分为两类：主观评价和客观评价。

1.主观评价方法

主观评价方法是通过人眼来对图像质量进行评价。这种方法简单直观，但主观性强，容易受到评价者主观因素的影响，且评价结果的可靠性和一致性较差。

2.客观评价方法

客观评价方法是利用仪器或算法来对图像质量进行评价。这种方法具有较好的客观性，评价结果的可靠性和一致性较高，但往往需要专业的仪器和算法，且评价过程复杂，耗时长。

2.1基于图像质量指标的客观评价方法

基于图像质量指标的客观评价方法是利用图像质量指标来对图像质量进行评价。图像质量指标通常分为两类：空间域图像质量指标和变换域图像质量指标。空间域图像质量指标直接对图像的像素值进行计算，而变换域图像质量指标则先将图像变换到其他域（如频域、小波域等），然后对变换后的图像进行计算。

2.2基于图像相似性的客观评价方法

基于图像相似性的客观评价方法是利用图像相似性指标来对图像质量进行评价。图像相似性指标通常分为两类：全参考图像相似性指标和无参考图像相似性指标。全参考图像相似性指标需要使用原始图像作为参考，而无参考图像相似性指标则不需要使用原始图像。

#光晕现象的客观评价方法

光晕效应的客观评价方法主要有以下5种：

（1）视认距离评价法

视认距离评价法是一种主观评价法，评价者在一定距离处观察显示器，并对显示的图像进行评价。该方法简单易行，但评价结果容易受到评价者主观因素的影响。

（2）对比度评价法

对比度评价法是一种客观评价法，通过测量图像中的最高亮度与最低亮度之间的差值来评价光晕效应。该方法具有较好的客观性，但评价结果容易受到图像内容的影响。

（3）晕圈评价法

晕圈评价法是一种客观评价法，通过测量图像中光晕区域的面积来评价光晕效应。该方法具有较好的客观性，但评价结果容易受到图像内容的影响。

（4）光晕强度评估法

光晕强度评估法是一种客观评价法，通过测量图像中光晕区域的亮度来评价光晕效应。该方法具有较好的客观性，但评价结果容易受到图像内容的影响。

（5）光晕面积评估法

光晕面积评估法是一种客观评价法，通过测量图像中光晕区域的面积来评价光晕效应。该方法具有较好的客观性，但评价结果容易受到图像内容的影响。

上述几种光晕效应的客观评价方法各有优缺点，在实际应用中应根据具体情况选择合适的方法。第四部分主观评价方法应用：观察者对图像质量进行打分或排序。关键词关键要点绝对评级法

1.观察者需要对图像的质量进行整体评价，并给出确定的分数或等级，以对图像质量进行评估。

2.这是一种直接的主观评价方法，能够有效地反映观察者对图像质量的整体印象。

3.这种方法可以通过大样本的平均分来获得较可靠的评测结果，但由于没有给出图像缺陷的类型和位置，因而缺乏图像质量分析的信息。

相对评级法

1.观察者需要在两幅或多幅图像的比较下，对图像的质量进行主观的评级，并给出相对的排序或等级，以对图像质量进行评估。

2.这种方法可以比较不同图像之间的优劣关系，但不能对图像质量给出确定的数值。

3.该方法常用于比较不同图像质量的成像算法，并根据各幅图像的平均秩次或获得的胜场数来进行评价。

图像质量指标

1.图像质量指标是用来定量评估图像质量的一种工具，可通过计算图像的某些特征来反映图像质量的优劣。

2.常用的图像质量指标有峰值信噪比、均方根误差、结构相似性、多尺度结构相似性等。

3.这些指标可以从不同方面衡量图像的质量，并为图像质量的客观评价提供定量依据。

图像质量数据库

1.图像质量数据库是指包含大量不同类型和质量的图像，并针对这些图像的主观评价或客观质量指标进行存储和管理的数据集。

2.图像质量数据库可用于训练和评估图像质量评价算法，并为图像质量的研究提供客观依据。

3.常用的图像质量数据库有LIVE数据库、TID2013数据库、WaterlooColorDistortion数据集等。

图像质量评价算法

1.图像质量评价算法是指基于图像的某些特征或信息，对图像的质量进行客观评价的算法。

2.现有的图像质量评价算法主要分为全参考图像质量评价算法、部分参考图像质量评价算法和无参考图像质量评价算法。

3.全参考图像质量评价算法需要原始图像作为参考图像，部分参考图像质量评价算法需要部分参考信息作为参考，无参考图像质量评价算法不需要任何参考信息。

图像质量评价标准

1.图像质量评价标准是指用来评价图像质量好坏的标准。

2.常用的图像质量评价标准有ITU-RBT.500、ITU-RBT.709、ITU-RBT.2020等。

3.这些标准规定了图像质量评价的方法、指标和要求，为图像质量的评价提供统一的依据。主观评价方法应用：观察者对图像质量进行打分或排序

1.主观评价方法的原理

主观评价方法是通过观察者对图像质量进行打分或排序，从而得到图像质量评估结果的一种方法。观察者可以是专业人士，也可以是普通消费者。专业人士通常具有较丰富的图像质量评价经验，能够对图像质量进行更准确的评估。普通消费者则可以代表普通用户的视觉感受，反映图像质量对用户体验的影响。

2.主观评价方法的类型

主观评价方法有很多种，常用的有以下几种：

*绝对质量评价法：观察者对图像质量进行打分，分数越高表示图像质量越好。

*相对质量评价法：观察者对两幅或多幅图像进行比较，选择图像质量更好的那一幅。

*排序法：观察者将多幅图像按图像质量好坏的顺序排列。

*配对比较法：观察者将两幅图像进行比较，选择图像质量更好的那一幅。

*语义差异法：观察者使用语义差异量表对图像质量进行评价，语义差异量表由一系列形容词对组成，形容词对的两端表示相反的含义。

3.主观评价方法的优缺点

主观评价方法的优点是简单易行，不需要特殊的设备和技术，而且能够反映观察者的真实感受。缺点是主观评价方法容易受到观察者主观因素的影响，评价结果可能不一致。

4.主观评价方法的应用

主观评价方法广泛应用于图像质量评价领域，包括但不限于以下几个方面：

*图像质量评估：主观评价方法可以用于评估图像的整体质量，包括锐度、对比度、色彩、噪声等。

*图像质量比较：主观评价方法可以用于比较不同图像的质量，从而确定哪幅图像的质量更好。

*图像质量优化：主观评价方法可以用于优化图像的质量，例如，通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像的质量得到改善。

5.主观评价方法的注意事项

在使用主观评价方法时，需要注意以下几个问题：

*观察者选择：观察者应具有丰富的图像质量评价经验，并且能够客观公正地对图像质量进行评价。

*评价环境：评价环境应符合相关标准，例如，光线应充足，环境应安静。

*评价方法选择：应根据具体情况选择合适的主观评价方法。

*评价结果分析：应使用统计学方法分析评价结果，以便得出可靠的结论。

6.主观评价方法的发展趋势

随着图像质量评价领域的发展，主观评价方法也在不断发展。近年来，随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的主观评价方法也逐渐兴起。基于计算机视觉的主观评价方法能够自动提取图像的特征，并根据这些特征对图像质量进行评价。基于计算机视觉的主观评价方法能够克服传统的主观评价方法中观察者主观因素的影响，从而得到更加客观准确的评价结果。第五部分客观评价方法应用：计算图像的均方根误差或峰值信噪比等。关键词关键要点图像质量评价

1.图像质量评价是衡量图像质量好坏的标准，是图像处理、图像传输和图像识别等领域的重要问题。

2.在图像质量评价中，均方根误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）是比较常用的客观评价指标。

3.MSE是图像原始值与重建值之差的平方和的平均值，PSNR是原始图像与重建图像信噪比的对数。

均方根误差（MSE）

1.MSE是图像质量评价中最常用的客观指标之一，它衡量了原始图像与重建图像之间的误差。

2.MSE计算简单，可以快速评价图像质量，但它对噪声比较敏感，容易受到噪声的影响。

3.MSE的取值范围是[0,∞)，MSE越小，表示图像质量越好。

峰值信噪比（PSNR）

1.PSNR是图像质量评价中常用的另一个客观指标，它衡量了原始图像与重建图像之间的信噪比。

2.PSNR是原始图像与重建图像信噪比的对数，单位是dB。PSNR越大，表示图像质量越好。

3.PSNR的计算公式为：PSNR=10log10(MAX2I/(MSE))，其中MAX2I是原始图像的最大像素值。

图像质量的主观评价

1.图像质量的主观评价是指由人眼对图像质量进行评价，它更接近人对图像质量的真实感受。

2.图像质量的主观评价方法有很多种，常用的方法有：平均意见分数法、比较法和等级排序法。

3.图像质量的主观评价结果可能会受到主观因素的影响，因此在评价时需要考虑多种因素。

图像质量评价的应用

1.图像质量评价在图像处理、图像传输和图像识别等领域都有着广泛的应用。

2.在图像处理中，图像质量评价可以用于评估图像处理算法的性能。

3.在图像传输中，图像质量评价可以用于评估图像传输系统的性能。

4.在图像识别中，图像质量评价可以用于评估图像识别算法的性能。

图像质量评价的前沿研究

1.目前，图像质量评价领域的研究热点主要集中在以下几个方面：

•图像质量评价的主观评价方法的研究。

•图像质量评价的客观评价方法的研究。

•图像质量评价的应用研究。

2.随着图像质量评价领域的研究不断深入，图像质量评价方法将会变得更加准确和有效，图像质量评价的应用范围也将更加广泛。客观评价方法应用：计算图像的均方根误差或峰值信噪比等。

#1.均方根误差（MSE）

均方根误差（MSE）是一种常用的客观评价图像质量的指标，它是通过计算原图像与失真图像之间的像素误差的平方和，然后求出均值来衡量的。MSE值越小，失真图像质量越好。

MSE的计算公式如下：

```

MSE=1/MN*∑(I(i,j)-K(i,j))^2

```

其中，I(i,j)是原图像的像素值，K(i,j)是失真图像的像素值，M和N分别是图像的高度和宽度。

#2.峰值信噪比（PSNR）

峰值信噪比（PSNR）是另一种常用的客观评价图像质量的指标，它是通过计算原图像与失真图像之间的峰值信号功率与噪声功率之比来衡量的。PSNR值越大，失真图像质量越好。

PSNR的计算公式如下：

```

PSNR=20*log10(MAX_I/sqrt(MSE))

```

其中，MAX_I是原图像的最大像素值，MSE是均方根误差。

#3.结构相似性（SSIM）

结构相似性（SSIM）是一种基于人眼视觉特性的图像质量评价指标，它综合考虑了图像的亮度、对比度和结构信息。SSIM值介于0和1之间，SSIM值越大，失真图像质量越好。

SSIM的计算公式如下：

```

```

#4.其他客观评价方法

除了上述三种常用的客观评价方法外，还有许多其他客观评价方法，例如：

*信息熵

*空间频率响应

*纹理特征

*边缘检测

*物体识别

选择合适的客观评价方法需要根据具体的应用场景和要求来确定。第六部分光晕评估标准制定：根据不同应用场景和要求制定标准。关键词关键要点光晕评估方法的选取

1.光晕评估方法的选择应基于应用场景和要求，考虑不同场景下的光晕影响程度和评估目的。

2.常见的光晕评估方法包括主观评估、客观评估和混合评估。主观评估依赖于人眼的视觉感知，而客观评估则基于物理测量或数学模型。混合评估结合了主观和客观评估的优点。

3.选择光晕评估方法时，应考虑方法的适用性、准确性、成本和易用性等因素。

光晕评估指标的选择

1.光晕评估指标的选择应基于应用场景和要求，考虑不同场景下需要评估的光晕类型和程度。

2.常用的光晕评估指标包括光晕面积、光晕强度、光晕均匀性、光晕形状和光晕方向等。

3.选择光晕评估指标时，应考虑指标的适用性、准确性、鲁棒性和可解释性等因素。

光晕评估标准的制定

1.光晕评估标准的制定应基于光晕评估方法和指标的选择，并考虑不同应用场景和要求。

2.光晕评估标准应包含光晕的可接受限值、光晕等级划分以及光晕评估报告格式等内容。

3.光晕评估标准应定期更新，以适应不断变化的应用场景和技术发展。光晕评估标准制定

光晕评估标准的制定需要考虑不同应用场景和要求，以确保评估结果的准确性和可靠性。以下是一些常见的评估标准制定步骤：

1.确定评估目标：

明确评估的目的和目标，例如是为了优化系统性能、比较不同算法的性能或评估图像质量。

2.选择评估指标：

根据评估目标选择合适的评估指标。常用的光晕评估指标包括：

*光晕强度：光晕区域的平均亮度与背景区域的平均亮度的比值。

*光晕面积：光晕区域的面积与图像总面积的比值。

*光晕形状：光晕区域的形状，可以是圆形、椭圆形、不规则形等。

*光晕边缘：光晕区域与背景区域的边界清晰程度。

*光晕颜色：光晕区域的颜色与背景区域的颜色差异。

3.确定评估方法：

选择合适的评估方法来计算评估指标。常用的评估方法包括：

*主观评估：由人眼直接观察图像并给出评价。

*客观评估：使用计算机算法自动计算评估指标。

4.建立参考图像库：

建立一个包含各种光晕图像的参考图像库。参考图像库应覆盖不同类型的光晕，如轴向光晕、径向光晕和多重光晕等。

5.收集测试图像：

收集需要评估的测试图像。测试图像应涵盖各种应用场景，如医学图像、遥感图像和工业图像等。

6.进行评估：

将测试图像与参考图像库中的图像进行比较，计算评估指标。

7.分析结果：

分析评估结果，得出结论。评估结果可以用于优化系统性能、比较不同算法的性能或评估图像质量。

8.完善标准：

根据评估结果不断完善评估标准，以提高评估的准确性和可靠性。

上述步骤可以作为制定光晕评估标准的一般指南，具体步骤和内容可能会根据不同的应用场景和要求而有所调整。在制定光晕评估标准时，需要充分考虑评估目标、评估指标、评估方法、参考图像库、测试图像、评估结果分析和标准完善等方面，以确保评估结果的有效性和可靠性。第七部分光晕校正技术研究：通过算法或光学手段降低光晕影响。光晕校正技术研究：通过算法或光学手段降低光晕影响

#1.基于算法的光晕校正技术

基于算法的光晕校正技术主要通过图像处理算法来降低光晕的影响。常见的算法包括：

1.1反卷积法

反卷积法是一种经典的光晕校正算法，其基本原理是通过已知的光晕点扩散函数(PSF)与图像进行反卷积运算，从而恢复出原始图像。反卷积法具有较好的光晕校正效果，但其计算量较大，且对PSF的估计精度要求较高。

1.2维纳滤波法

维纳滤波法是一种改进的反卷积法，其基本原理是在反卷积运算中加入噪声估计，从而降低反卷积结果中的噪声。维纳滤波法具有较好的光晕校正效果，且对PSF的估计精度要求较低，但其计算量也较大。

1.3非盲目去卷积法

非盲目去卷积法是一种不需要知道PSF的去卷积方法。其基本原理是通过图像本身的统计特性来估计PSF，然后利用估计的PSF进行反卷积运算。非盲目去卷积法具有较好的光晕校正效果，但其计算量也较大。

1.4基于小波变换的光晕校正法

基于小波变换的光晕校正法是一种利用小波变换对图像进行分解，然后对分解后的各个子带进行光晕校正的方法。其基本原理是利用小波变换将图像分解为多个子带，然后对每个子带进行光晕校正，最后将校正后的子带重构为原始图像。基于小波变换的光晕校正法具有较好的光晕校正效果，且其计算量较小。

#2.基于光学手段的光晕校正技术

基于光学手段的光晕校正技术主要通过光学器件来降低光晕的影响。常见的技术包括：

2.1衍射光栅

衍射光栅是一种利用衍射原理来校正光晕的器件。其基本原理是利用衍射光栅将入射光线衍射成多个衍射光束，然后利用这些衍射光束来校正光晕。衍射光栅具有较好的光晕校正效果，但其制造工艺复杂，且成本较高。

2.2光学平滑滤波器

光学平滑滤波器是一种利用光学原理来平滑图像中光晕的器件。其基本原理是利用光学平滑滤波器将入射光线平滑成均匀的光斑，然后利用平滑后的光斑来校正光晕。光学平滑滤波器具有较好的光晕校正效果，且其制造工艺简单，成本较低。

2.3相位掩模

相位掩模是一种利用相位调制来校正光晕的器件。其基本原理是利用相位掩模将入射光线的相位调制成与光晕相反的相位，然后利用调制后的光线来校正光晕。相位掩模具有较好的光晕校正效果，且其制造工艺简单，成本较低。

#3.光晕校正技术的应用

光晕校正技术在图像处理、计算机视觉、医学成像、天文成像等领域都有广泛的应用。

3.1图像处理

光晕校正技术可以用来校正图像中的光晕，从而提高图像的质量。例如，在数字摄影中，光晕校正技术可以用来校正镜头光圈引起的衍射光晕，从而提高图像的清晰度。

3.2计算机视觉

光晕校正技术可以用来校正图像中的光晕，从而提高计算机视觉算法的性能。例如，在人脸识别中，光晕校正技术可以用来校正人脸图像中的光晕，从而提高人脸识别的准确率。

3.3医学成像

光晕校正技术可以用来校正医学图像中的光晕，从而提高医学图像的质量。例如，在X射线成像中，光晕校正技术可以用来校正X射线图像中的光晕，从而提高X射线图像的清晰度。

3.4天文成像

光晕校正技术可以用来校正天文图像中的光晕，从而提高天文图像的质量。例如，在望远镜成像中，光晕校正技术可以用来校正望远镜镜头引起的衍射光晕，从而提高天文图像的清晰度。第八部分光晕